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机器学习——决策树
决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型,通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值 导入类库 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer 4 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 5 from sklearn.model_selection import
py3study
2020-01-19
4790
web安全之机器学习入门——3.2 决策
随机森林算法,利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器,并且其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众数决定。
py3study
2020-01-16
3180
sklearn中的数据预处理和特征工程
  小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考:
py3study
2020-01-15
1.2K0
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